Die Umsetzung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) wird gerade zum Albtraum für Unternehmen. Viele wissen nicht, wie sie auf effiziente Weise herausfinden, welche Daten sie an welchen Stellen gespeichert haben und für welche Prozesse sie die Daten verwenden. Eine aufstrebende Technologie kann das Detektivspiel nach Datenspuren drastisch vereinfachen: Die Rede ist von Process Mining.

Mit Process Mining lassen sich Geschäftsprozesse so darstellen, wie sie wirklich sind. Mittels „digitaler Spuren“ durchforstet ein Tool die realen Abläufe der Geschäftsprozesse und macht die rekonstruierten IST-Prozesse in Echtzeit sichtbar. Unternehmen können so Prozesse explorativ auf Verbesserungspotenzial untersuchen. Einer der bekanntesten Toolanbieter ist Celonis, der eng mit SAP zusammenarbeitet.

Ursprünglich ist Process Mining für die Suche nach Fehlern und Ungereimtheiten in Prozessen gedacht. Unternehmen können damit der Frage auf die Schliche kommen, warum Prozesse in der Wirklichkeit nicht so funktionieren oder so ablaufen wie bei der Einführung gewünscht. Process Mining schafft damit Ordnung im Wust angesammelter Daten in den IT-Systemen und deren Durchlaufstellen.

Einsatzmöglichkeiten gibt es genug: Durch Process Mining lassen sich so zum Beispiel Verzögerungen bei der Abwicklung von Lieferungen aufspüren oder Gründe, warum Rechnungen ohne Autorisierung bezahlt werden. Zudem lässt sich ermitteln, ob Tickets im Kundenservice in der gewünschten Reihenfolge bearbeitet werden und wie sich der Prozess beschleunigen lässt.

Process Mining nimmt Unternehmen somit Arbeit ab, die sie manuell gar nicht bewältigen könnten: In SAP-Systemen verteilen sich Daten für einen Einkaufs- oder Rechnungsprozess häufig über zig verschiedene Datenbank-Tabellen. Und je digitaler und vernetzter die Prozesse werden, desto komplexer wird die Suche nach Daten. Die Mehrwerte für Unternehmen im Überblick:

• Transparenz über die tatsächlichen Prozesse herstellen
• Die Technologie ist auf nahezu jeden systemunterstützten Prozess anwendbar – von der Beschaffung über die Produktion bis hin zum IT-Management
• Es lassen sich Prozessengpässe identifizieren
• Unternehmen können das Optimierungs- und Automatisierungspotential für einzelne Prozesse ermitteln
• Verbesserung der Prozess-Compliance und Datensicherheit

DSGVO ist ein Paradebeispiel für den Einsatz von Process Mining

Den Mehrwert Transparenz durch eine Tool-gestützte Suche und Visualisierung nach Datenspuren in Prozessen können Unternehmen auch für die Umsetzung der DSGVO nutzen. Zwei essentielle Forderungen der EU-Vorschrift sind das Recht der betroffenen Person auf Auskunft über die eigenen Daten und deren Verarbeitung sowie das Recht auf Vergessenwerden – also die Datenlöschung auf Anfrage eines Betroffenen nach Wegfall des Verarbeitungszwecks oder Ablauf gesetzlicher Aufbewahrungspflichten.

Um die Anforderungen der DSGVO zu erfüllen, müssen Unternehmen wissen, wo die Daten gespeichert und an welche Stellen sie verarbeitet werden. Diese Fragen stellen sich:

• Welche Daten des Kunden speichern wir?
• Wo genau sind die Daten gespeichert?
• Wer hat Zugriff auf die Daten?
• Und was machen wir mit den Daten eigentlich?

Bei den Verantwortlichen herrscht vielfach Ratlosigkeit, wie sie die Fragen auf neudeutsch „compliant“ beantworten sollen: Viele IT Systeme sind historisch gewachsen, Know-how-Träger haben das Unternehmen verlassen und eine verlässliche Dokumentation existiert nur bedingt – also was tun? Sich klassisch von Workshop zu Workshop durcharbeiten oder datenbasiert den echten Prozess auf Basis der realen Daten in Echtzeit visualisieren?

Mit Process Mining können diese Fragen gezielt beantwortet werden. Das Process Mining Tool wird an die betroffenen Systeme angeschlossen, anhand der Fragestellungen konfiguriert, und die Datenextrahierung beginnt. Aus den gesammelten Daten wird der Prozess nachgebildet, und das Unternehmen bekommt den gewünschten Überblick, an welchen Stellen Kundendaten verarbeitet werden.

Einzige zwingende Voraussetzung: Die Daten werden bereits in IT-Systemen, zum Beispiel in Datenbanken, und nicht mehr ausschließlich auf Papier gespeichert. Je mehr Daten zu einem Ereignis innerhalb des Prozesses – beispielsweise Anlage eines Kunden im System – verfügbar sind, desto besser ist die Qualität von Process Mining.

Wichtig für die Anwendung: Es ist unerlässlich, die richtigen Fragen zu definieren, bevor das Tool seine Arbeit aufnimmt. Das hilft, zielgerichtet die passenden Daten zur Beantwortung der Fragen zu ermitteln. Dieses Vorgehen ist auch Leitsatz des Process Mining Manifests.

Wer noch mehr erfahren möchte: Boris Hänßler hat einen spannenden Artikel für t3n zu Process Mining veröffentlicht. Wir werden das Thema ebenfalls in einem der kommenden Blog Posts vertiefen, unter anderem die weiteren Einsatzmöglichkeiten, die Arbeitsweise und die Möglichkeiten, Process Mining mit anderen Methoden und Vorgehen zu kombinieren, beispielsweise mit Lean Six Sigma.